维持一个中产阶级社会的前景取决于对人际联系的巨大需求。提供人际关系的任务不仅是关于内在的情感和心理，还需要隐藏在社会和文化环境中的知识，而这些知识是无法被编成具体、常规的指令去让计算机执行的  

文 | 布拉德福德·德隆

正在临近的“机器人崛起”会否威胁到人类就业？对这个问题最充分的讨论可以在麻省理工学院经济学家大卫·奥托在2015年发表的论文《为何依然存在这么多职位》中找到，该论文以波兰尼悖论（机器在某些特定领域拥有明显优势，但在另一些领域难以超越人类）为背景。迈克尔·波兰尼这位20世纪的哲学家观察到，鉴于“我们能知道的比我们已知道的更多”，所以我们不应认为技术可以复制人类知识本身的功能。电脑可以知道所有关于汽车的知识，并不意味着它就可以开车。

这种隐性知识和信息间的区别，直接关系到人类未来将做些什么以产生经济价值的问题。从历史上看人类执行任务可分为十大类。第一类利用自身身体移动物体；随后是使用一个人的眼睛和手指来创造各种物质产品；第三类任务涉及将材料送入机器驱动的生产流程，然后指导机器运作。

在第五类和第六类中，人被从微处理器提升到软件，执行核算与管控任务或促进通信和信息交换；第七类，人实际是在编写软件，将任务转换为代码；第八类，一个人将其他人相互联系起来；第九类，人会充当其他人的鼓动者、管理者或仲裁者；第十类，人们批判性地思考复杂问题，然后设计出新颖的发明或解决方案。

在过去6000年中，人类逐渐卸下了第一类任务，首先是交给动物，然后是机器。在过去的300年中，第二类任务也被转移到机器身上。在这两种情况下，第三类到第六类的工作变得更普遍，工资也大为增长。

随后我们开发出比人类更好执行第三类和第四类任务的机器，这就是为何即使制造业的生产力有所提高，但制造业占发达经济体总就业比例在两代人中不断下降。这种趋势加上货币政策制定者的过度反通胀热情，成为近期美国和其他西方国家新法西斯主义兴起的一个主因。

更糟糕的是，我们现在已经到达了机器人在执行第五类和第六类“软件”任务时也优于人类的阶段，尤其是在管理信息流时。尽管如此，在接下来的几代人中，这一技术发展流程将自行找到解决方案，只为人类提供四类待办事项：批判性思考、监督其他人类、提供人际联系，将人类的各种奇思妙想转化为机器可以理解的语言。

但问题在于，我们中只有很少数人能凭借自身创造力来创造真正的经济价值。富人只能雇用数量有限的私人助理。许多鼓动者、管理者和争端解决者已经没有存在的必要。剩下的只有第八类：只要生计还是与有报酬的就业联系在一起，维持一个中产阶级社会的前景就将取决于对人际联系的巨大需求。

在这里，波兰尼悖论给了我们希望。提供“人际关系”的任务不仅是关于内在的情感和心理，还需要隐藏在社会和文化环境中的知识，而这些知识是无法被编成具体、常规的指令去让计算机执行的。此外，技术的每一次进步都会创造出这类隐性知识可以发挥作用的新领域，即使在与新技术本身进行互动时，隐性知识也很重要。

汽车制造商使用工业机器人来安装挡风玻璃，但更换挡风玻璃的售后工作，企业会雇用技师而非机器人。事实证明，拆除挡风玻璃、修整挡风玻璃框架以便更换，并将替换玻璃装入框架的工作需要实时的适应性，而人类在这方面比任何现代机器人都经济高效。换言之，自动化要求有完全受控的条件，但人类永远无法完全控制整个环境。

有些人可能反驳说，人工智能应用程序可以发展出吸收“隐性知识”的能力。然而，即使机器学习算法可以把它们做出某些决定的原因回复我们，它们只能在受限环境领域中工作。它们为实现正常运作所需的各种特定条件使之变得脆弱且不牢靠，尤其是与人类的强大适应性对比时。

无论如何，如果“机器人崛起”代表着一种威胁。目前我们应该更少关注技术驱动型失业，更多关注技术在传播虚假信息方面的作用。

（作者为美国财政部前助理副部长、加州大学伯克利分校经济学教授、国家经济研究局副研究员；Copyright: Project Syndicate, 2019；编辑：许瑶）

（本文首刊于2019年6月3日出版的《财经》杂志）